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干货 | 一场帮你融到ABCD...Z轮的数据沙龙分享

 jnstyle 2016-03-29



由数据智能专业服务机构零点有数与中国电信北京研究院灯塔大数据联合举办的【数·造】数据融合与场景洞察沙龙今日在北京言几又举行。


本次沙龙以“数据融合与场景洞察”为主题,共同探讨数据对创新创业的价值,分享数据在创新创业领域的前瞻性应用。数百名创业者参与互动,现场讨论火热。从数据、创新创业两个角度切入,零点有数、灯塔大数据、京东智能JD+、洛可可、飞马旅等企业大咖与资深数据专家进行了深度分享

 



作为重量级演讲嘉宾,零点有数科技CEO张军女士发表了题为“多元数据整合下的场景洞察”的主题演讲。张军女士强调,未来的世界不会依赖任何单一的数据来解决商业问题,再强大的数据源也无法带来全貌的解答,只有数据融合贯通、多元数据组合才能带来更多的商业价值。


张军女士展示了汽车行业将网络论坛抓取数据与线下用户调研数据相结合,信息互补所形成的新洞察。通过家装的案例,张军女士揭示了该企业CRM数据与市场调研获得的用户行为数据相结合所带来的商业理解:通过对本品用户画像描述,结合用户价值贡献,可以识别出本品中不同价值的用户;基于对本品和非本品用户特征比较,获得本品用户典型特征,并通过建模判别非用户中可转向本品的可能;通过营销投入施加干预,从而收获高价值客户和潜在客户。





零点有数数据中心用户交互总监王瑾女士以智能睡眠产业为例,讲解了多元数据链条打造的专业版创客服务包在上市场机会、消费情景、消费痛点、传播触点上的具体应用。


企业可以利用专业版创客服务包获得更具爆款潜质的互联网化单品。专业版创客服务包将围绕整个产品的生命周期,帮助创客企业了解市场结构、用户画像、洞察用户需求、与消费者一起进行产品创意……多元数据将在企业全流程链条上帮助企业理解机会、驱动创新,为创业企业的产品研发和上市准备提供更多来自用户的声音。



接下来,来自中国电信北京研究院云计算与大数据产品线总监杨明川博士,给大家带来了电信运营商数据在市场研究领域的创新应用。首先杨博士简明扼要地介绍电信拥有的网络数据覆盖优势,基于此优势建立数据应用平台,开发标准化的市场研究、企业征信、精准营销领域的产品服务。


接下来以三个实际例子鲜活来展现:消费者购买路径研究、收视人群商业价值研究和舆情监测的服务产品。这些例子与传统市场研究差异明显,但实际中需求很多,给现场观众带来耳目一新的创新应用信息。





灵感和创意与背后的数据有什么关联?数据与用户洞察之间的关系到底是什么?LKK洛可可创新设计互联网产品事业群总经理苗奘女士,分享了55度杯诞生的数据故事:


看似平凡的一个杯子不是突发奇想产生的。他们基于电商上的现有产品,详细描绘了所有档次和价位的水杯特征以及top40的产品品牌;他们追踪了用户24小时的生活图谱和行为轨迹发现喝水是用户的高频使用场景,水杯则是穿梭于消费者任何时空碎片的产品,最终他们决定做这样一个杯子。但是,他们并不局限于数据,而是通过运用突破性材质、自有技术以及“摇一摇”这种设计师创造的用户体验,最终产品了“55度杯”这样的产品概念。



京东JD+开放孵化器高级经理赵勇,介绍了京东在智能生态中的积极布局和创新以及京东智能云打造数据整合和生活服务的价值平台,并分享了数据在创业服务中的实践探索。



12sleep.cn匙悟科技的CEO李一舟先生基于自己的创业经验介绍了家居行业的智能化新格局,分享了匙悟如何通过硬件的布局来提供用户体征数据、环境数据和不同厂商的接口。


以健康大数据为例,李一舟先生分享了他们的数据应用思路:简单来说,每个人的24小时可以拆分成2大块时间——在家睡觉和工作,此外就是在路上。在家这样的生活空间里,人们的数据可以通过各种智能设备的传感器进行采集,从而得到人体睡眠数据,声音、光线、温度数据,颈椎健康助眠数据以及心跳呼吸数据等等。同样,人们在办公室的数据可以通过智能办公桌椅、智能桌灯等设备进行采集;人们在路上的数据可以智能手环、背包等获得。


这样,就可以将一个人全天在不同生活空间的各种数据串联在一起,也即“24小时人体的连续数据”。通过对全天候连续数据的分析可以获得很多有价值的信息。比如,一个人晚上休息得好不好其实是和白天他的工作行为有非常强的相关性。两个数据打通后就比单独做一个孤立的智能产品要好很多。




在四方亮剑环节中,来自零点有数的宋志远先生、灯塔大数据的杨明川博士、LKK洛可可的苗奘女士以及京东JD+的赵勇先生对如何理解数据、数据所具有的价值、如何逾越数据应用的鸿沟等话题进行了深入讨论与观点碰撞。


主持人零点有数首席服务官郭昕先生总结到:无论是大数据、中数据还是小数据,数据本身不会因为体量大小导致数据价值差异,不同的数据都有各自特点,能回答不同的问题。所以从数据应用角度上,应该是以终为始,选择合适的数据源。未来,数据服务的供应商需要考虑数据的价值,在场景下去提供服务,改变人们的生活。

 


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